Categoría: Modelos de razonamiento y planificacion

En el contexto de la Genética y Paleontología y basándose en la estructura de LangGraph (la biblioteca principal aquí), este código implementa una arquitectura de «Agente como Máquina de Estados con Múltiples Expertos/Herramientas». 🧠 Es un sistema de Planificación y Ejecución autónomo para la investigación científica, que utiliza diferentes modelos de lenguaje (LLM) y herramientas

El código implementa un sistema de búsqueda inteligente y verificación de información usando múltiples fuentes online, todo orquestado mediante un grafo de ejecución con LangGraph. 🧠 Propósito general El sistema toma una consulta del usuario (por ejemplo, “¿Qué son los haplogrupos R1b?”), la refina usando un modelo LLM (DeepSeek), consulta múltiples fuentes (Google, PubMed, Arxiv,

Este código implementa un flujo completo de procesamiento de artículos Markdown usando la arquitectura de LangGraph, que permite estructurar tareas como un grafo de nodos conectados por transiciones. El objetivo es transformar un texto académico en un artículo didáctico, claro y divulgativo sobre hipótesis arqueológicas. Aquí te explico cada parte paso a paso: 🧱 1.

El código que presentas define una Arquitectura de Agente de Investigación Autónoma con Planificación y Replanificación utilizando LangGraph (una extensión de LangChain) en Python. Este sistema está específicamente diseñado para abordar preguntas complejas de arqueología, genética y lingüística histórica (Neolítico a Edad del Hierro), incluso contrastando estas disciplinas académicas con teorías «tradicionalistas» (como las de